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芯动联科研究报告:MEMS惯性传感器龙头,多领域共振高速成长

芯动联科:高端MEMS惯性传感器龙头,高速成长。1)公司主要产品为高性能MEMS惯性传感器,主要包括MEMS陀螺仪、加速度计、惯性测量单元等。公司长期致力于自主研发高性能MEMS惯性传感器,公司产品核心性能指标达到国际先进水平。主营产品端,MEMS陀螺仪收入占比持续超过70%,近年MEMS加速度计也保持较高收入增长。公司产品下游应用领域逐步拓宽,在高端工业、惯性系统、无人系统等领域不断深耕。2)产品长期保持高毛利率。根据公司24年三季报,2024Q1-3公司实现收入2.7亿元,同比增长 41.2%;24Q1-3公司归母净利润为1.38亿元,同比增长 42.4%。毛利率端,公司MEMS陀螺仪与MEMS加计核心参数指标达到了国际先进水平,议价能力较强,长期保持较高的毛利率水平。

通信行业2025年年度策略:把握AI投资主线,聚焦万物互联机遇

AI催化持续升级,光模块及铜高速互联有望受益。国际云厂商持续提升资本开支,全球人工智能基础设施市场持续增长,预计2028年,其支出将超过1000亿美元。光模块市场有望受益,中商产业研究院预测,2024年全球光模块市场规模将突破100亿美元。随着5G、数据中心等领域对高速传输的要求不断提高,铜高速连接器技术也在不断创新和升级,预计到2025年产业规模将超过100亿元,到2028年中国铜缆高速连接器产业规模将超过200亿元

涛涛车业研究报告:扎根海外筑壁垒,品类拓展促成长

公司深耕北美市场近 20 年,通过本地化品牌和立体渠道网络建立竞争壁垒:1)三大品牌差异化定位,覆盖低中高多层次消费群体;2)渠道端,公司具备商超(沃尔玛、TSC 等覆盖率超 85%)、高端经销商、电商、自有网站全域覆盖的多元渠道布局,在新品导入/市场铺货/成熟期销售/品牌力兑现等环节可实现优势互补。渠道端积累的成熟经验是公司实现新品类快速放量及份额拓张的关键要素。

人形机器人2025年度投资策略:华章日新,竞启元年

人形机器人供给侧繁荣,入局玩家多元、掀起投融资热潮,应高度重视跨界入局的头部厂商引发的正向效应。海内外本体厂商积极推进产品迭代、开展多场景实训,性能显著提升,国内部分厂商已率先开启量产及销售。同时产业发展掀起投融资热潮、入局者多元,包括比亚迪、宁德时代、赛力斯等新能源制造头部企业,以及ICT大厂华为和头部互联网厂商等,或将持续带动产业繁荣。需求侧,我们认为未来人形机器人或将实现三大主要场景的有节奏导入,高阶智能化水平下市场规模超万亿。

冠盛股份研究报告:汽车后市场出海先锋,积极打造固态电池第二成长级

深耕汽车后市场,拥有 GSP 自有品牌。公司始创于 1985 年,是中国机械工业 500强企业、国家汽车零部件出口基地企业,产品包括等速万向节、传动轴总成、轮毂轴承单元、橡胶减震系列、转向和悬挂件等。汽车后市场是公司的主要收入来源,营收占比为 98%左右。同时,公司自 1999 年出海时就在全球推广自有品牌 GSP,2023年自有品牌收入占比为 44%。

速腾聚创研究报告:LIDAR海量需求在手,AI潜在应用更广

(1)从行业空间来看,目前车载领域激光雷达迅速放量;非车应用领域包括割草机、扫雪机、Robotaxi、具身机器人等,应用领域广泛,市场空间广阔。 (2)从竞争格局来看,市场逐步集中且清晰,目前玩家主要包括速腾聚创、禾赛科技、华为以及图达通,根据盖世汽车数据显示2024年四家市占率接近100%。 (3)速腾聚创,通过十年逐步成为激光雷达领军者,通过自研芯片,通过技术迭代,提升利润率。

丝杠行业专题研究报告:关注利润率、空间、设备潜在“超预期”机会

丝杠利润率可能“超预期”:丝杠加工流程长工艺复杂,材料、热处理、设计、粗精加工、检测环环相扣涉及大量“Know How”具有较高壁垒。一方面其中涉及较多难以逆向的内容,例如以一个进口丝杠作为对比,在不知道其具体采用钢材的化学成分情况下采用不同材料生产最终性能会不同,而即使采用了类似化学成分的材料,若热处理工艺不成熟,表面硬度梯度分布不合理、金相组织不均匀等问题也会导致丝杠性能打折扣,需要不断试错来优化工艺。另一方面我们认为,“能造丝杠”和“能造更好的丝杠”之间有较大差异,丝杠本就是多 SKU 赛道企业需要拥有面向多种不同应用场景进行设计的能力,而丝杠设计中的小变化就会导致性能出现较大差异,终端用户除精度外更看重丝杠的动态特性、精度保持性等指标,如何快速打造出一套“设计-制造-检测”的闭环正向研发体系至关重要。以丝杠龙头中国台湾上银科技作为参考,上银科技 21 至 23 年综合毛利率分别为 36%/36.55%/31.07%(同时包含了直线导轨、工业机器人等产品,单看滚珠丝杠毛利率或更高),能够实现突破的中国大陆丝杠头部企业后续也有望实现较高利润率。

双重产业发展机遇洞察及趋势展望:AI+跨境

1. 法律与合规的复杂性可能存在多地管辖与冲突:同一份数据可能同时适用多个国家或地区法律(如欧盟GDPR与美国Cloud Act),加大企业遵从成本与合规风险。 2. 数据主权与出口管制:越来越多国家强化对数据出境、关键技术和算法的审查,出海企业在实操中面临审批、备案和监管门槛。 3. 地缘政治与国际贸易摩擦:在中美科技竞争、贸易制裁背景下,部分高科技领域的数据交换受到政策或政治因素的干扰。 4. 节点布局与运维:大规模数据中心和CDN节点分布不均,需要在重点地区投入高成本基础设施建设与运维,短期ROI不确定。

生成式人工智能数据跨境流通风险与治理白皮书

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,以下简称“GAI”)的训练、研发与应用离不开大规模、多样化且实时更新的数据支持。随着云计算、物联网等数字技术的持续发展,数据密集型跨境活动已成为 GAI 产业发展的核心驱动力。近年来,以 ChatGPT 等大型语言模型为代表的 GAI 技术迅速崛起,进一步揭示了跨境数据流动在全球人工智能产业格局中的深刻影响与重要性。
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